（来源：iponews 工作室 独角兽早知道）

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近日，DeepSeek 创始人梁文锋此前一次长达 4 小时的投资人会议内容在业内流传。此次会议中，梁文锋围绕 DeepSeek 的发展方向、AGI 路线、开源策略、商业化规划以及 AI 行业竞争等话题进行了系统阐述。

这也是 DeepSeek 完成首轮外部融资后，梁文锋首次面向投资人进行的深度沟通。本轮融资总额超 500 亿元人民币，投前估值约 3675 亿元（约 543 亿美元）。梁文锋个人出资 200 亿元，腾讯出资 100 亿元，宁德时代出资 50 亿元，网易、京东和 IDG 资本分别出资 30 亿元。

综合 | elsewhere 腾讯新闻 金融界

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愿景与克制：一群平凡人的非商业化初衷

梁文锋的开场，直接回应了外界对 DeepSeek" 突然商业化 " 的疑惑。" 我们一开始来做这个公司，初衷没有想到说我最后要赚多少钱，要到资本市场上去，要上市，" 他说，" 最开始的几十个人完全没有这么想过，如果他这么想，他就不会来。"

他将 DeepSeek 的出发点定义为 " 怀着一个对这个世界非常大的善意 "，" 这是一个人金钱以外的事情 "。" 我们出发的初衷、我们的愿景，以及我们保持到现在的这个愿景，不是按照一个商业利益最大化的方式来做的。"

在组织管理上，梁文锋强调 DeepSeek 是 " 愿景驱动的 " —— " 我们是没有组织的，就是愿景驱动的，靠一个愿景来组织。我们并不是以一个‘我要实现什么 KPI、没有考核’的方式来做，只有愿景。" 他甚至表示，这个愿景 " 甚至也不是成文的，并没有写出来过任何东西 "。

对于公司的资源禀赋，梁文锋坦承：" 我们并没有什么本事，我们并没有比别人有钱，也没有说我们人员比其他公司更好，其实没有的。两年前成立公司的时候，我们又没有很多钱，又没有很多卡，又没有什么知名度，又没有什么号召力，我们就是一群非常平凡的人。"

" 你越克制，可能就越容易做成，或者说至少到目前为止是印证的。" 为什么克制是战略

" 克制是一种战略，" 梁文锋说，" 就在于有时候你可以舍弃一些，来换更多其他的东西。"

他解释，DeepSeek 一直非常克制，" 不愿意跟任何一家互联网大厂或者小厂成为对手。我希望我能够给他赋能，或者希望我能够协助大家去做这个事情 "。

他甚至明确表示：" 我们并不会有这样的想法，说我要做成下一个超级 App，然后我要去跟谁竞争，我要做成下一个字节、做成下一个腾讯，完全没有这样的想法。"

在梁文锋看来，"AI 这个事情太大了，利益太大了。我们非常克制，只要能够做成，最后利益都会非常大。你随便分一点，利益就非常大，所以现在根本不用考虑拿这里面的哪一部分利益、怎么拿，我觉得根本不用考虑这件事情，因为这个利益足够大了。"

" 这种克制，从长远上来讲，能够增加我们做成 AGI 的概率。在考虑一件事的时候，优先考虑的不是我怎么多加一点份额，我怎么多拿一些份额，优先考虑的是我怎么增加我能够做成的概率。"

开源：让利与凝聚力

开源是 DeepSeek 最鲜明的标签之一。梁文锋表示，开源是 DeepSeek 的重要战略。" 不开源这个事，其实也可以认为是我们的压力，也可以认为是我们的让利。"

他认为，开源虽然意味着让渡部分利益，但能够增强员工成就感、提升组织凝聚力，同时也有助于整个 AI 生态发展。

梁文锋强调，DeepSeek 开源模型与内部使用模型保持一致，" 不会向外发布性能较低版本 "。公司并不担心其他企业部署 DeepSeek 模型进行竞争，" 因为并非所有企业都具备持续投入大模型研发的能力 "。

AGI 路线图：从 CoT 到 Agent 到持续学习

在 AGI 的技术路线上，梁文锋给出了清晰的阶段性框架。他表示，如果将发展路线比作爬楼梯，" 去年解决的问题是 CoT（思维链），今年重点是 Agent，而 Agent 之后需要解决持续学习问题 "。

梁文锋认为，当前 AI 最大的缺失并非能力，而是持续学习能力。" 人类可以持续积累经验，但目前 AI 需要输入完整上下文才能完成任务，这限制了 AI 替代人类工作的能力。"

当 AI 具备持续学习能力后，可能进入一个渐进式突破阶段—— " 模型能够完成更多人类工作，并帮助自身研发更先进的人工智能系统，实现‘ AI 加速 AI 研究’。这之后才可能进一步发展到具身智能。"

在业务方向上，梁文锋明确表示，DeepSeek 不会重点投入 3D 生成、视频生成以及世界模型等方向。" 多模态能力对于产品和普通用户很重要，但只是 AI 系统中的一个组件，并非智能发展的核心路线。"

他认为，当前 AI 最重要的发展方向之一是 Coding Agent。在中国市场环境下，更合理的选择是集中力量发展通用 Agent，而金融、医疗等垂直领域 Agent 的优先级相对较低。

产品不是主线，是阶段性成果

梁文锋明确表示，产品并不是 DeepSeek 当前的主线，而是通往 AGI 路上的阶段性成果。他认为，企业不需要投入过多资源做 C 端、B 端产品，" 站在一个技术高位上做相对低一级别的技术，是降维打击 "。

他举例说：" 我们去年春节用户突然很多，但是我们并没有去追求我要留这些用户，或者说拿这些用户来变现。我们没有去抢用户，没有去赚钱，但我们很努力想办法把用户服务好。"

在商业模式上，梁文锋表示 DeepSeek 只希望获得合理利润，而不是追求利润最大化。他提到，DeepSeek 曾因模型需求过高而设置较高价格，随后将价格降低至原来的四分之一，" 团队成员对此感到高兴 "。

梁文锋认为，低成本并非单纯的商业策略，而是模型架构优化带来的结果。" 更低的成本能够让企业在算力有限的情况下训练更大规模模型，而不是单纯依靠增加计算资源。"

竞争：整合不可避免，效率是关键

对于行业竞争格局，梁文锋认为，国内大模型企业数量较多，资源较为分散，" 未来行业一定会经历整合 "。他表示，如果企业只获取合理利润，市场可能并不需要大量公司同时投入基础模型研发。

对于中美 AI 竞争，梁文锋认为双方差距主要体现在资源方面，而不是人才。" 中国 AI 人才储备并不缺乏，当前差距更多来自算力资源投入。"

他表示，未来希望改变中美 AI 竞争叙事，" 通过更高的计算效率，用更少的算力缩短差距 "。他认为，模型竞争最终会体现在成本、时间和用户体验三个方面，" 其中成本最为关键 "。

对于成为下一代超级应用的可能性，梁文锋再次强调，DeepSeek 并不希望成为 " 下一个字节 " 或 " 下一个腾讯 "。" 当前争夺 C 端流量或 To B 收入并不是公司最关注的问题，内部重点仍是 AGI 技术路线和突破。"

在这场长达 4 小时的交流中，梁文锋用 118 条回答勾勒出 DeepSeek 的完整轮廓。这家公司在完成首轮超 500 亿元融资后，依然保持着一种近乎 " 反商业化 " 的克制姿态——不追求成为下一个字节或腾讯，不重点投入 C 端产品，不追求利润最大化。

从 CoT 到 Agent 到持续学习，从代码智能到 AGI，梁文锋为 DeepSeek 的技术路线画出了一条清晰的递进路径。开源是让利，克制是战略，低成本是架构优化的结果而非商业手段。

在 AI 行业资源高度集中的当下，DeepSeek 选择了一条与主流大厂截然不同的道路：用更少的算力、更克制的商业化、更开放的生态，去实现一个更大的目标。这条路能否走通，也许只有时间能给出答案。但至少从这场会议的内容来看，梁文锋和 DeepSeek 对这条路的判断，是清晰的。